Денсаулыққа арналған ашық деректер
Сәуір айында біз іске қосқан «Альцгеймерге қарсы ЖИ» — OpenAI Foundation қорының өмір туралы ғылымдар және ауруларды емдеу саласындағы алғашқы бағдарламасы. Бүгін біз екінші ғылыми бағдарламамызды ұсынамыз: «Денсаулыққа арналған ашық деректер».
«Альцгеймерге қарсы ЖИ» бағдарламасында біз көптеген отбасына әсер ететін бір ауруға назар аударамыз. Біздіңше, ЖИ ғалымдарға тиімдірек емдеу әдістерін әзірлеуге көмектесе алады. «Денсаулыққа арналған ашық деректер» бағдарламасы зерттеушілерге кеңінен қолжетімді, жоғары сапалы ғылыми деректер жиындарын жасау мен сақтауды қаржыландыру арқылы өмір туралы ғылымдарда және көптеген ауруды зерттеуде ілгерілеуге жол ашады.
Ғылыми деректер — айналамыздағы әлем туралы бақылаулар әрі зерттеу мен жаңалық ашудың негізгі бастапқы материалы. Математиканың кейбір салалары сияқты жаңа деректерді жинамай-ақ серпілістерді растауға болатын салаларда ЖИ жүйелері жуырда жаңа білімді қалыптастыруға үлес қоса бастады. Ал биологияда ЖИ жүйелері биологиялық ақпаратты ауқымды түрде талдап, тіпті толық емес айғақтардың өзінен жасырын құрылымды кейде таңғаларлық тиімділікпен анықтай алады.
Дегенмен аурулардың алдын алу мен оларды емдеудегі алдағы көптеген серпіліс жаңа модельдердің ойлау қабілетін әлем туралы көбірек бақылаумен, басқаша айтқанда, молырақ дерекпен ұштастырудан туады деп күтеміз.
Қоғам үшін аса құнды кейбір деректер жиындары ешқашан жасалмауы немесе ортақ пайдаланылмауы мүмкін, өйткені оларды қаржыландыруға жеке бір мекеменің ынтасы не мүмкіндігі жетпейді. Сондықтан денсаулыққа арналған ашық деректерді қолдау OpenAI Foundation миссиясына толық сай келеді.
Алғашқы гранттарымыз
Алдымен коммерциялық емес ұйымдар мен университеттердің алғашқы тобына 125 миллион доллардан астам грант бөлеміз. Олар молекулалардан бастап эпидемиология мен реттеуші білімге дейінгі деректердің сан алуан деңгейін қамтиды.
Біз қолдайтын жобалардың бірнеше мысалы:
OpenADMET шағын молекулалардың ағзаға қалай сіңіп, таралатынын болжауға ЖИ модельдерін үйрету мүмкіндігін тексеру үшін ашық деректер жиындарын, эталондық сынақтар мен жасырын бағаланатын байқаулар жасайды. Бұл дәрі әзірлеуді болжамды етіп, жаңа дәрілердің сәтсіздік үлесін азайтуға көмектеседі.
Дәріге үміткер заттардың 90%-ы клиникалық сынақтардан өтпей қалады. Бұған көбіне олардың ағзаға қалай сіңіп, қалай таралатынын, яғни «ADMET» қасиеттерін болжаудың қиындығы себеп болады. Осындай шешілмеген болжау міндеттері ЖИ үшін қолайлы болуы мүмкін, әсіресе әртүрлі модельдердің болжам дәлдігін тексеретін жоғары сапалы деректермен ұштастырылса. Мысалы, AlphaFold2 басқа модельдеу тәсілдерімен CASP ұйымдастырған байқауда Ақуыздар деректер банкіндегі деректерді пайдаланып, ақуыз құрылымын болжауды түбегейлі өзгертті. Ақуыз құрылымын болжау қазір дәрі іздеу бағдарламаларының көбіне енгізілген және оның нәтижелері алдағы уақытта пациенттерге пайдасын тигізуі ықтимал.
Дәріге үміткер заттардың ADMET қасиеттерін дәлірек болжау үшін OpenADMET тобы жаңа болжамдық модельдерге негіз болатын жоғары сапалы деректер жиындарын әзірлеп, әлем зерттеушілері қатыса алатын ашық байқаулар өткізеді.
ADMET болжау сынақтарына қатысушыларға арналған жуырдағы OpenADMET іс-шарасындағы таныстырылым. Дереккөз: Наоми Хэндли.
«Дәрі іздеу саласында белгілі бір ауруды емдеуге мүдделі жеке компания немесе академиялық зертхана жалғыз өзі шеше алмайтын ортақ мәселелер көп», — деді OpenADMET басқарма мүшесі, UCSF биоинженерия және терапиялық ғылымдар кафедрасының профессоры әрі меңгерушісі, PhD Джеймс Фрейзер. «OpenADMET осы мәселелерді ашық әрі машиналық оқытуға дайын түрде шешу үшін құрылды. ЖИ-дің жаңа емдеу әдістерін әзірлеуді айтарлықтай жеделдетуіне мүмкіндік беретін іргелі деңгейді жасай алатынымызға қуаныштымыз».
CTD Commons сәтсіз аяқталған дәрі әзірлеу бағдарламаларындағы реттеушілік ақпаратты сақтап, жариялайды. Осылайша болашақ топтар әдетте жабық күйде қалатын бұрынғы тәжірибе мен прецеденттерден сабақ алып, пациенттерге тиімді емдеу әдістерін тезірек табуға көмектесе алады.
CTD, яғни Жалпы техникалық құжат — зерттеліп жатқан дәрінің бүкіл жолын: жануарлардағы токсикологиядан бастап өндіріс мәліметтеріне және, бәлкім, ең пайдалысы, FDA-мен хат алмасуға дейінгі ақпаратты біріктіретін құжат. Алайда бұл жұмыстың аз ғана бөлігі жарияланған ғылыми мақалаларда көрініс табады.
CTD Commons сәтсіз аяқталған немесе тоқтатылған дәрі бағдарламаларының CTD құжаттарын алу мүмкіндігін тексеріп, оларды баршаға зерттеу мен талдау үшін ашық ұсынады.
«FDA-ға берілген әрбір өтінімнің артында зерттеушілердің, сарапшылардың және зерттеуге қатысушылардың қажырлы еңбегі мен құрбандығы тұр. Бұл талпыныстар сәтсіз аяқталса да, олардан алынған құнды ақпарат зая кетпеуге тиіс», — деді CTD Commons жобасының жетекші ұйымдастырушысы және 1Day Sooner президенті Джош Моррисон. «CTD Commons қайталанатын жұмысты және шығынды азайтып, клиникалық зерттеулердің ықпалын барынша арттырады».
UNC Генеративті иммунотерапия бастамасын құрып, ашық көпмодальды деректер жасайды. Бұл қатерлі ісік диагнозы қойылған пациенттерге жедел дербестендірілген қатерлі ісік вакциналарын алуға мүмкіндік беретін болашаққа жақындатады.
Қазіргі «неоантигендік» қатерлі ісік вакциналары — әр пациентке есептеу әдісімен арнайы әзірленетін санаулы дәрілердің бірі. Ол үшін ісік жасушасының генетикалық тізбегі анықталып, оның бетінде қандай ісікке тән нысаналар бар екені болжанады. Бірақ бұл секвенирлеудің өзі — шынайы жағдайдың жанама көрсеткіші. Өйткені жасуша бетіндегі нысаналарды тікелей өлшеу және пациенттің иммундық жүйесі әр ақуызға қаншалықты күшті жауап беретінін тексеру қиын әрі қымбат.
UNC жүздеген ісік пен қатерлі ісіктің бірнеше түрі бойынша осы жетіспейтін байланыстарды толықтыратын деректер жасайды. Соның нәтижесінде осы саладағы алғашқы үйрету және бағалау деректер жиындарының бірі құрылып, әлем зерттеушілері пайдалана алатын, жеке тұлғаны анықтау мүмкін емес ашық деректер ұсынылады.
«Дербестендірілген қатерлі ісік вакциналары ақыры клиникалық тиімділік белгілерін көрсете бастады, бірақ дәстүрлі ем әзірлеу моделімен толтыруға ондаған жыл кететін олқылықтар әлі бар. Жоғары сапалы деректер осы олқылықтарды тезірек жоюға көмектеседі», — деді UNC Медицина мектебінің генетика кафедрасының ассистент-профессоры, PhD Алекс Рубинстейн. «Бұл мерзімді қысқартып, тиімді дербестендірілген иммунотерапияларды шындыққа айналдыруға көмектесетінімізге қуаныштымыз».
Солтүстік Каролина университетінде дербестендірілген қатерлі ісік вакциналарымен жұмыс істеп жатқан зертхана қызметкерлері. Дереккөз: UNC.
Бастапқы стратегиямыз
Бұл бөлім OpenAI Foundation қорының болашақ гранттарына қызығатын зерттеушілер үшін ерекше пайдалы болады деп күтеміз.
Жинауға тұрарлық ғылыми деректердің көлемі бір қаржыландырушы қолдай алатын мөлшерден әлдеқайда көп. Сондықтан OpenAI Foundation қолдауы қай дерек түрлеріне көбірек пайда әкеледі деп санайтынымызды зерттеушілер қауымдастығына кеңірек түсіндіргіміз келеді.
Бастапқы болжамымыз бойынша назар аударатын дерек түрлері мыналар: байланысқан деректер, сирек деректер және тікелей деректер. Біз қаржыландыратын деректер жиындары әдетте төменде егжей-тегжейлі сипатталған осы қасиеттердің біреуіне не екеуіне ие болады, ал сирек жағдайда үшеуін де қамтиды.
Барлық деректер жиындары үшін, әсіресе пациент деректері қолданылғанда құпиялықты қамтамасыз ете отырып, деректерді кеңінен қолжетімді ету барған сайын маңызды болады деп санаймыз. Бұл зерттеушілерге бір-бірінің жұмысына сүйенуге және ғылыми ілгерілеудің күтпеген жерлерден басталуына мүмкіндік береді.
Байланысқан деректер: биологияны бірнеше кезең бойы бақылау
Биологиялық үдерістер әртүрлі ауқымда жүреді, бірақ өмір туралы ғылымдардағы деректер жиындарының көбі шындықтың бір бөлігін ғана қамтиды. Жасушалар атласы мыңдаған жасушадағы молекулаларды өлшеуі мүмкін, ал жалғыз молекуланы бейнелеу әдісі бір ғана жасушаны бақылайды. Екі көзқарас та құнды. Алайда мұндай деректер жиындары әдетте бір-бірінен бөлек жасалатындықтан, ғылыми нәтижелердің өзара байланысын анықтауға бірнеше жыл қосымша жұмыс кетуі мүмкін. Жекелеген зерттеу топтарының осы ауқымдар арасында жүйелі ауысып, әр қабаты бірін-бірі толықтыратын мазмұнды әрі байланысқан деректер жиындарын жасауын қолдағымыз келеді.
Мысалы, UCSF-ке берген грантымыз OpenADMET тобына ондаған мың қосылыстың негізгі молекулалық қасиеттері мен өзара әрекеттесуін өлшеуге мүмкіндік береді. Содан кейін топ бұл кең ауқымды сипаттаманы дәрі тасымалының екі көрінісімен байланыстырады: таңдалған молекулалар байланысқан тасымалдаушы ақуыздардың тәжірибе жүзінде анықталған құрылымдары және осы ақуыздардың молекулалармен функционалдық әрекеттесуін өлшейтін талдаулар. Соңында олар осы қосылыстардың бір бөлігін адамның гематоэнцефалдық тосқауылы модельдерінде сынап, нәтижелерін жануарларда in vivo жүргізілген өлшеулермен салыстырады.
Деректерді осылай жинау дәрінің ағзада қозғалуын не айқындайтыны туралы әдеттен тыс толық көрініс береді және ЖИ модельдеріне адамдар үшін маңызды деңгейде дәлірек болжауға мүмкіндік береді.
Сирек деректер: қайта жасау мүмкін емес деректі сақтау
Болашақтағы ЖИ қаншалықты қабілетті болса да, уақыттың белгілі бір қайталанбас сәтіндегі биологиялық құбылыстарды кейін қайта бақылай алмайды. Мысалы, тіршілік көрсеткіштерінің сенімді статистикасы жоқ елдердегі өлім мен сырқаттану себептерін немесе пациенттерден бұрын белгілі бір сәтте алынған биологиялық үлгілердің құрамын анықтай алмайды. Биологияда кері қайтуға болмайтын осындай жағдайлар көп, ал болашақ модель әзірлеушілер бұл айғақтарға бүгінгі зерттеушілер болжай алмайтын қолданыс табуы мүмкін. Сондықтан мүмкіндік жоғалмай тұрғанда құнды деректерді жинайтын не сақтайтын немесе құпиялық пен жеке келісімді құрметтей отырып, қайта жасалмайтын жабық деректер жиындарын көпшілікке қолжетімді ететін ұсыныстарға ерекше қызығамыз.
Мысалы, CTD Commons жобасына берген грантымыз компаниялар жабылып, жазбалар жоғалмай тұрып, сәтсіз дәрі әзірлеу бағдарламаларының құжаттарын сақтап қалу мүмкіндігін зерттеуге бағытталған. Қысқа мерзімде бұл құжаттар дәрі әзірлеудің бастапқы кезеңіндегі топтарға қымбат сынақтар мен қателерге ұрынбай, реттеушілердің ұқсас өнімдерден не талап еткенін түсінуге көмектеседі. Ұзақ мерзімде бұл құжаттар машиналық оқыту жүйелеріне дәрілердің неліктен сәтсіз не сәтті болатынындағы заңдылықтарды анықтауға көмектеседі. Соның арқасында реттеу мен сынақ стратегиялары жетілдіріліп, пациенттер жаңа емнің пайдасын ертерек көре алады.
Тікелей деректер: маңызды нәрсеге ең жақын биологиялық және клиникалық күйлерді өлшеу
Биология өз тарихының көп бөлігінде өлшеуге оңай немесе арзан нәрселерді өлшеумен келді. Мысалы, адамның клиникалық деректерінің орнына жеке жасуша деректері немесе ақуыздардың орнына РНҚ экспрессиясы өлшенді. Бұл жанама көрсеткіштер өте пайдалы болды, бірақ олар биологияны түсіну және аурудың алдын алып, емдеу мақсаттарынан алшақтап кетуі де мүмкін. Мұндай жағдайларда зерттеушілерге ең маңызды көрсеткіштерді өлшейтін деректер жиындарын құрастыруға қажетті ресурстар бергіміз келеді. Сондай-ақ «биологиялық шындықты» өлшеуге қажет құралдар әлі жасалмаған немесе оларды кең ауқымда пайдалану тым қымбат болуы мүмкін. Бұл бағдарлама аясында жаңа деректер мен жаңа құралдарға қатысты екі бағытты да қолдауға үміттіміз.
Мысалы, Генеративті иммунотерапия бастамасын құру үшін UNC-ке берген грантымыз UNC Lineberger және UNC Денсаулық топтарына қатерлі ісікке қарсы вакциналардың келесі буынын жетілдіруге қажет, адам деректеріне негізделген ақпаратты өндіруге мүмкіндік береді. Яғни ісікті «тек» секвенирлеумен шектелмей, ісік жасушаларының бетіндегі ақуыздар мен пациенттердің T-жасушалық жауаптары тікелей өлшенеді. Бұл деректерді жасау қымбат. Оларды қазір толық жинап, нәтижелерін ашық жариялау арқылы қатерлі ісікке қарсы вакцина әзірлеудегі барлық болашақ бастамаларға пайдасын тигіземіз деп үміттенеміз. Атап айтқанда, жоба сәтті болса, болашақ вакцина үміткерлерін адамдарға енгізу сынақтары анағұрлым сенімді нысаналар жиынтығымен басталады. Бұл олардың тиімді болу ықтималдығын арттырады, ал тиімді болмаған жағдайда көбірек мәлімет алуға мүмкіндік береді.
Деректердің зерттеушілерге қолжетімді болуын қамтамасыз ету
Соңында, барлық гранттарымыз аясында жасалған деректер жиындарының әлем зерттеушілеріне барынша қолжетімді болуын қамтамасыз етеміз.
Ғылым тарихының басым бөлігінде гипотезаларды тексеру жаңалық ашуды тежейтін негізгі кедергі болды. Мәселелерді шешуге жұмсалатын «ақыл-ой» ресурсы шектеулі еді: деректерді жинап, белгілі бір мәселе аясында талдайтын аспиранттар мен кәсіби ғалымдардың саны тұрақты болатын. ЖИ-дің бағдарламалау мен деректерді талдаудағы үздіксіз дамуы бұл түсінікті өзгертеді. Деректерді талдау әлдеқайда ауқымды бола алады, ал тың тұжырымдар деректер жасалған кезде болжау қиын ынтымақтастықтардан туындауы мүмкін.
Біздің миссиямыз — жалпы жасанды интеллектінің бүкіл адамзатқа пайдасын тигізуін қамтамасыз ету. Біздің қолдауымызбен жасалған ғылыми деректер кеңінен қолжетімді болуы керек, ал адам деректері қолданылғанда жеке құпиялық пен келісім сақталуға тиіс. Алайда қолжетімділік тек бастапқы деректерді жариялаумен шектелмейді. Біз грант алушыларды талдауларын препринт түрінде жариялауға, деректерді тек жұмыс соңында емес, тұрақты бөлісуге шақырамыз. Ал деректер «байланысқан» болмаса, олардың биологиялық маңызы бар мәселелердегі пайдалылығын бағалау үшін дерек пайдаланушыларымен бірлесіп жұмыс істеуді ұсынамыз.
Итерациялық үйрену
Бұл жазбада «Денсаулыққа арналған ашық деректер» бағдарламасына қатысты бастапқы бағытымыз баяндалды. Ғылым мен ЖИ дамыған сайын және зерттеушілер қауымдастығымен пікір алмасу нәтижесінде көзқарасымызды белсенді түрде жаңартып отырамыз.
«Денсаулыққа арналған ашық деректер» туралы идеяларыңыз болса, [email protected] мекенжайына хабарласыңыз. Бағдарламаларымыз бен қаржыландыру туралы жаңалықтарды алу үшін ақпараттық бюллетенімізге осында жазыла аласыз.
Осы жазбада талқыланған мәселелермен толық уақыт айналысқыңыз келсе, қазір өмір туралы ғылымдар және ауруларды емдеу тобындағы төрт бос орынға маман іздеп жатырмыз.